Python 如何创建数组
Python中的数组是ndarray对象。要在Python中创建数组,使用Numpy库。数组是一个可以容纳固定数量项的容器,这些项应该是相同类型的。要在Python中使用数组,导入NumPy库。
首先,我们先安装Numpy库 –
pip install numpy
导入所需的Numpy库:
import numpy as np
创建数组
示例
现在让我们创建一个数组。使用NumPy的array()函数可以创建基本的Numpy数组。
import numpy as np
# Create a Numpy Array
arr = np.array([5, 10, 15, 20, 25])
print("Array = ",arr)
输出
Array = [ 5 10 15 20 25]
创建二维数组
示例
我们将创建一个二维数组,即一个矩阵。在这里,将创建一个2×3的矩阵。
import numpy as np
# Create a Numpy Matrix 2x3
a = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])
# Display the array with more than one dimension
print("Array = ",a)
输出
Array = [[ 5 10 15]
[20 25 30]]
获取数组维度
示例
要在Python中获取数组的维度,请使用numpy.ndim。对于一维数组,维度为1。
类似地,对于二维数组,维度将为2,以此类推。现在让我们看一个示例 –
import numpy as np
# Create a Numpy Matrix 2x3
arr = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])
# Display the array with more than one dimension
print("Array = \n",arr)
print("Array Dimensions = ",arr.ndim)
输出
Array =
[[ 5 10 15]
[20 25 30]]
Array Dimensions = 2
获取数组的形状
示例
数组每个维度中的元素计数称为形状。使用numpy.shape来获取数组的形状。让我们看一个示例来获取一个数组的形状 –
import numpy as np
# Create a Numpy Matrix 2x3
arr = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30]])
# Display the array
print("Array = \n",arr)
print("Array Shape = ",arr.shape)
输出
Array =
[[ 5 10 15]
[20 25 30]]
Array Shape = (2, 3)
初始化数组为零
示例
我们可以轻松地用零来初始化Numpy数组 –
import numpy as np
# Create a Numpy Matrix 3x3 with zeros
arr = np.zeros([3, 3])
# Display the array
print("Array = \n",arr)
print("Array Shape = ",arr.shape)
输出
Array =
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
Array Shape = (3, 3)
排序数组
示例
要对Numpy中的数组进行排序,使用sort()方法:
import numpy as np
# Create a Numpy Matrix
arr = np.array([[5, 3, 8], [17, 25, 12]])
# Display the array
print("Array = \n",arr)
# Sort the array
print("\nSorted array = \n", np.sort(arr))
输出
Array =
[[ 5 3 8]
[17 25 12]]
Sorted array =
[[ 3 5 8]
[12 17 25]]